[发明专利]基于高斯眼图纹理熵特征的通信干扰检测方法

说明书

本发明提出了一种基于高斯眼图纹理熵特征的通信干扰检测方法，主要解决现有干扰检测方法在低干信比下检测率低，检测时间较长的问题。其实现步骤是：(1)生成待检测无线通信信号的高斯眼图；(2)计算高斯眼图的纹理熵特征；(3)设定干扰检测检验统计量；(4)进行检验判决，得到干扰检测结果。本发明具有在高干信比和低干信比下干扰检测概率较高，检测速度快的优点，有效的克服了现有干扰检测方法存在的在低干信比下检测概率低和检测时间过长的问题。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，更进一步涉及信号与信息处理技术领域中的一种基于高斯眼图纹理熵特征的通信干扰检测方法。本发明可用于检测无线通信系统以及通信对抗系统的噪声调制干扰信号。

背景技术

噪声调制干扰信号是指以低频随机噪声对信号的频率、幅度和相位进行调制的电子干扰，是在通信系统中常见的一类干扰信号。通信系统如果受到干扰，就会严重影响到通信质量。如果能有效地检测出干扰信号，然后采用相应的抗干扰措施，可以提高通信系统可靠性和准确性，因此干扰检测技术是通信系统抗干扰体系中的一项关键技术。干信比是指通信系统中干扰信号功率和通信信号功率的比例关系。现有的大部分干扰检测技术都是用于检测不存在通信信号时的干扰信号，如果出现通信信号，会将通信信号误认为是干扰信号；而用于通信信号和干扰信号同时存在时的干扰检测技术，在较低干信比的情况下，无法对干扰信号做到有效的检测。

中国电子科技集团公司第五十四研究所在其申请的专利文献“DSSS频域干扰检测方法”(专利申请号：211102905758，申请公开号：CN102307055A)中公开了一种低干信比下基于频域变换的干扰检测方法。该方法的具体步骤为：对直扩通信系统中的接收信号进行FFT变换，得到频域信息；对频域信息进行预处理，将多个周期的频域进行平均，使频域信息更加准确；计算频域信息的归一化频谱之3dB带宽，根据此值的大小判决时域扩频信号中是否存在窄带或宽度干扰；对于窄带干扰采用前后比较法，对于宽带干扰，利用信号谱包络的相似性和平坦性联合判定，得到最终的检测结果。该方法能够在低干信比下检测到干扰信号的存在。但是，该方法仍然存在的不足之处是，由于该方法是在频域中估计信号带宽，当干信比较低时，即干扰信号小于背景噪声时，干扰信号的频谱会被噪声频谱淹没，干扰信号的带宽估计不准，将部分噪声检测为干扰信号，导致在低干信比下对无线通信系统干扰信号进行检测时存在误检的问题。

西安交通大学在其申请的专利文献“一种信号捕获阶段基于LSTM的GNSS欺骗干扰检测方法及系统”(专利申请号：201910404639.9，申请公布号：CN110231634A)中公开了一种信号捕获阶段基于LSTM的GNSS欺骗干扰检测方法。该方法实现的具体步骤为：在信号捕获阶段，通过全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)接收机产生以多普勒频移和码相位为轴的二维搜索数组，即矩阵A；提取多个时刻的矩阵A的参数构成特征参数，将获得的特征参数作为训练数据集；通过获得的训练数据集对长短期记忆模型(Long Short-Term Memory，LSTM)神经网络模型进行训练，训练完毕后，获得训练好的LSTM神经网络模型；通过训练好的LSTM神经网络模型对GNSS接收机接收的信号进行检测，完成在信号捕获阶段基于LSTM的GNSS欺骗干扰检测。该方法通过训练神经网络模型，能够提取比较稳定的特征值，在低干信比具有较高的干扰检测准确率。但是该方法存在的不足之处是，需要大量的样本训练神经网络模型，计算量大，导致对无线通信系统进行干扰信号检测时存在检测时间较长的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的缺陷，提出了一种基于高斯眼图纹理的通信干扰检测方法，用于解决低干信比下干扰检测性能不佳、检测时间过长问题。